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Quel test choisir ?

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Quel test choisir ?

Message par Claire71540 le Jeu 19 Juil 2018 - 13:46

Bonjour,
je me permets de poster ce message car j'ai beaucoup de mal à déterminer quel test choisir pour mon cas qui est le suivant: J'ai effectué un questionnaire chez des agriculteurs pour savoir si les aménagements mises en place par ma structure de 2013 à 2017 leurs posaient problème. J'ai donc des réponses oui/non. Mon test me permettrait de savoir si il existe une corrélation entre l'âge des aménagements et la nécessité d'intervenir dessus. Mon tableau ressemble donc à cela:
Année Interventions
2013 Oui
2013 Non
2013 Oui
2013 Non
2013 Non
2013 Oui
2013 Oui
2014 Oui
2014 Oui
2014 Non
2014 Oui
2015 Oui
2015 Non
2015 Oui
J'avais pensé faire un test de corrélation mais il me semble qu'il faut que les deux variables soient quantitatives ce qui n'est pas mon cas.
Je vous remercie d'avance pour votre aide
Bonne journée à tous

Claire71540

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Re: Quel test choisir ?

Message par c@ssoulet le Lun 23 Juil 2018 - 11:48

regarde la régression logistique = tu vas évaluer la probabilité que l'année d'intervention soit un prédicteur du pourcentage de réponses "oui". Ca semble répondre à ta question

c@ssoulet

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Re: Quel test choisir ?

Message par Claire71540 le Lun 23 Juil 2018 - 13:26

Merci beaucoup il semble que cela répond parfaitement à mon problème !
Puis-je maintenant vous demandez si mon interprétation des résultats donnés par R est la bonne ? N'ayant  jamais eu de cours sur ce type de test stat je ne suis pas sur de moi.
Code:
> myreg=glm(Interventions$X.Interventions~Interventions$Année, family=binomial(link=logit))
> summary(myreg)

Call:
glm(formula = Interventions$X.Interventions ~ Interventions$Année,
    family = binomial(link = logit))

Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max  
-1.6212  -0.7928  -0.5895   1.0387   1.6189  

Coefficients:
                    Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept)          -2.3277     0.8260  -2.818  0.00483 **
Interventions$Année   0.6658     0.2522   2.640  0.00829 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 74.767  on 54  degrees of freedom
Residual deviance: 66.727  on 53  degrees of freedom
AIC: 70.727

Number of Fisher Scoring iterations: 4

Le test est donc significatif vu que ma p-value est de 0.00829, mon coefficient de régression étant de 0.6658 cela signifie que plus mon aménagement est ancien plus la probabilité d'intervenir augmente. Est-il possible de tirer d'autres précisions de ce test ?
En vous remerciant encore

Claire71540

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